基于DM的入侵检测系统结构方案

介绍了入侵检测系统和数据挖掘技术的概念、特点和关键技术,分析了入侵检测系统中信息收集的主要数据来源,结合传统的入侵检测方案的缺点,提出了一种基于数据挖掘技术的具有自我学习、自我发展能力的入侵检测系统的体系结构模型,此模型针对不同的信息来源应用不同的数据挖掘方法进行识别。     

基于数据挖掘的入侵检测系统研究

文章基于数据挖掘技术,针对当前入侵检测系统的不足,把数据挖掘技术应用到入侵检测系统中,并给出系统模型,论证了这种模型的理论价值和现实可行性.     

基于数据挖掘的入侵检测系统研究

本文通过对现有入侵检测系统的现状进行分析,并将数据挖掘技术引入到异常检测和误用检测中,构建了基于数据挖掘的网络入侵检测系统模型,重点设计和实现了基于改进Apriori算法的异常检测和分析模块,在入侵检测方面取得较好效果。     

基于人工免疫的新型入侵检测系统研究

分析研究了人工免疫原理在网络入侵检测中应用的可行性,结合人工免疫模型和数据挖掘技术建立了一个网络入侵检测系统模型。对抗体生成过程中的关键算法进行了描述。为克服在抗体生成阶段由于采用遗传算子导致时空效率不佳的缺陷,将数据流分割成字符串集合,根据数理统计原理,讨论了分割参数和检测器数目的选定,使它在通用性、鲁棒性上具有优势。     

入侵异常检测研究综述

入侵检测是网络安全中极其重要的一环,异常检测是近年来入侵检测研究领域的热点。从分析入侵检测和网络安全模型间的关系开始,介绍入侵检测的概念和入侵检测系统的抽象模型,重点讨论基于网络数据、基于系统调用和基于系统调用参数的异常检测技术方法,对3种技术的重要研究方法进行了分析。指出入侵检测目前应尽量降低入侵检测系统对目标系统的性能影响和重点解决入侵异常检测系统的性能开销问题。随着网络环境的不断变化和入侵攻击手段的不断推陈出新,入侵异常检测未来的研究趋势之一是在入侵异常检测系统中增加可视化情景再现过程。     

基于代理的分布式入侵检测系统设计

本文在分析现有入侵检测方法,技术与系统的基础,基于入侵检测的自治代理模型,给出了一种分布式多代理的入侵检测系统模型,其核心思想是将原来的集中处理分布到网络的观测点,对每类攻击构造相应的代理程序。其优点是处理速度快,布置方便。解决了单点故障。另外,采用CORBA技术,实现了异构环境下的跨平台操作,为入侵检测系统提供一条有效技术途径。     

基于动态映射的入侵检测系统研究

针对现存的入侵检测系统逃避技术的特点,提出了一种新的动态映射系统模型来解决网络拓扑结构的复杂性、TCP/IP栈策略的多变性、网络入侵检测系统造成的模糊性问题,提高了网络入侵检测系统的检测能力.     

分布式防火墙环境的边界防御系统

针对传统边界防火墙在动态防御方面的缺陷,对防火墙和入侵检测系统之间的三种联动技术进行分析比较,提出了一种基于分布式防火墙环境,具备防火墙和入侵检测功能,采用系统嵌入方式的边界防御系统模型。模型利用队列通信机制实现防火墙和入侵检测协同工作,共同检测和防范对系统的入侵行为,并通过安全通信模块与分布式防火墙连接。最后给出了在Linux下的实现。     

遗传算法在入侵检测中的应用

介绍了基于模型推理和基于模型两种入侵检测系统,提出了一种新的基于智能体技术的入侵检测系统体系结构,解决了传统集中式入侵检测系统的弊病,将任务处理和数据分布到网络各个结点上,充分利用网络资源协同完成入侵检测任务;介绍了遗传算法在该系统中的应用,因系统安全的先验知识体现在对原始数据中有价值特征属性变量集的选择上,故利用遗传算法对特征属性变量子集的选择进行优化,找到相对最优的由特征向量表示的特征属性变量集,以降低入侵检测系统的负荷。     

入侵检测系统在网络安全中的应用

本文论述了入侵检测技术的概念，分析了入侵检测系统与防火墙的区别，入侵检测技术实现所采用的方法，同时描述了入侵检测系统在网络中的部署以及入侵检测技术的发展趋势．采用入侵检测技术和防火墙联动也就是入侵防御系统来加固网络的安全．